









电商行业
随着电子商务的蓬勃发展,基于物体图像识别技术的以图搜图正发挥---,以移动端为例,其中适合图像搜索的图片为20 %,假设 0.5%人次成功转移,1% 平均购买转化率,平均购物单价为20 0元,如,智能识别桌厂家,按平均10%的---计算,那么一年产业规模也超过220亿元。加上其他收入,比如:广告、手机搜索等,北京智能识别桌,总体市场规模不低于600亿元。随着移动电子商务日益兴起,图形图像搜索已能为客户带来全新的用户体验。在购物领域,智能识别桌设备,非常典型的就是服装服饰等非标类产品,占到整个电子商务的55%市场份额。
图像特征提取就是提取出一幅图像中不同于其他图像的---属性,以区别不同的图像。如灰度、亮度、纹理和形状等等特征都是与图像的视觉外观相对应的;而还有一些则缺少自然的对应性,如颜色直方图、灰度直方图和空间频谱图等。基于图像特征进行物体识别实际上是根据提取到图像的特征来判断图像中物体属于什么类别。形状、纹理和颜色等特征是较常用的视觉特征,也是现阶段基于图像的物体识别技术中采用的主要特征。
图片的预处理
预处理几乎是所有计算机视觉算法的一步,其动机是尽可能在不改变图像 承载的本质信息的前提下,使得每张图像的表观特性(如颜色分布,整体明暗, 尺寸大小等)尽可能的一致,主要完成模式的采集、模数转换、滤波、消除模糊、减少噪声、纠正几何失真等操作。
预处理经常与具体的采样设备和所处理的问题有关。例如,从图象---汽车车牌的号码识别出来,就需要先将车牌从图像中找出来,再对车牌进行划分,智能识别桌价格,将每个数字分别划分开。做到这一步以后,才能对每个数字进行识别。以上工作都应该在预处理阶段完成。在物体识别中所用到的典型的预处理方法不外乎直方图均衡及滤波几种。像高斯模糊可以使之后的梯度计算更为准确;而直方图均衡可以克服一定程度的光照影响。值得注意的是,有些特征本身已经带有预处理的属性,因此不需要再进行预处理操作。
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